对上述脚本进行修改：1、即使其他应用处于全屏模式，这个摄像头也能一直“最小化的”置于页面前端。2、当相机检测到其他脸（第2个及以上个脸）脸部时，为此添加声音警报。

对于第一个问题，可以使用CSS的z-index属性来实现。将相机的z-index设置为一个较高的值，使其一直处于页面前端。例如：

#camera {
  position: absolute;
  top: 0;
  left: 0;
  z-index: 9999;
}

对于第二个问题，可以使用Web Audio API来添加声音警报。首先需要创建一个AudioContext对象，然后使用createOscillator()方法创建一个振荡器。将振荡器连接到AudioContext的destination属性，即可播放声音。在检测到第二个及以上个脸部时，触发播放声音的操作。例如：

var context = new AudioContext();
var oscillator = context.createOscillator();
oscillator.connect(context.destination);

// 在检测到第二个及以上个脸部时触发播放声音的操作
if (faces.length > 1) {
  oscillator.start();
  oscillator.stop(context.currentTime + 1); // 播放1秒钟后停止声音
}

相关问题

防窥屏脚本，如果屏幕前有1个人，则保持屏幕亮度；如果屏幕前有2个及以上个人，则把屏幕调制最暗。即使其他应用处于全屏模式，这个摄像头也能一直“最小化的”置于页面前端。 当相机检测到第2个及以上个人时，为此添加声音警报。

好的，我将为您提供一个基于OpenCV和pyobjc的Python脚本，实现防窥屏功能。具体思路如下：

1. 使用OpenCV打开摄像头，实时检测屏幕前人数。
2. 使用pyobjc控制Mac电脑的屏幕亮度。
3. 将OpenCV窗口置于前端，并保持最小化状态。
4. 当检测到第2个及以上人时，播放声音警报。

以下是完整代码：

import cv2
import objc
from AppKit import NSScreen
import pyaudio
import numpy as np


# 控制屏幕亮度的函数
objc.loadBundle('CoreBrightness', bundle_path='/System/Library/PrivateFrameworks/CoreBrightness.framework', module_globals=globals())
def set_brightness(brightness):
    for screen in NSScreen.screens():
        screen_brightness = CBDisplayBrightness(CGDirectDisplayID(screen.displayID()))
        screen_brightness.set(brightness)


# 播放声音的函数
p = pyaudio.PyAudio()
def play_sound(frequency, duration):
    volume = 0.5
    sampling_rate = 44100
    samples = (np.sin(2*np.pi*np.arange(sampling_rate*duration)*frequency/sampling_rate)).astype(np.float32)
    stream = p.open(format=pyaudio.paFloat32, channels=1, rate=sampling_rate, output=True)
    stream.write(volume*samples)
    stream.close()


# 打开摄像头并检测人数
cap = cv2.VideoCapture(0)
cv2.namedWindow('Camera', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('Camera', 1, 1)
cv2.moveWindow('Camera', -10000, -10000)
count = 0
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        # 使用Haar Cascade检测人脸
        cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces = cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 5)
        # 根据人脸数调整屏幕亮度和播放声音
        if len(faces) == 1:
            set_brightness(1)
        elif len(faces) >= 2:
            set_brightness(0)
            if count == 0:
                play_sound(1000, 1)
            count += 1
        else:
            set_brightness(1)
            count = 0
        # 显示摄像头画面
        cv2.imshow('Camera', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

在执行脚本之前，请确保已经安装了OpenCV和pyobjc库，并将`haarcascade_frontalface_default.xml`文件放置在与脚本同一目录下。执行脚本后，摄像头画面窗口将被最小化，并置于前端。当检测到第2个及以上人时，将会播放声音。

请在Mac电脑上，实现防窥屏的Python3.8脚本，实现功能如下： 1、如果屏幕前有1个人，则保持屏幕亮度；如果屏幕前有2个及以上个人，则把屏幕调制最暗。 2、即使其他应用处于全屏模式，这个摄像头也能一直“最小化的”置于页面前端。 3、当相机检测到第2个及以上个人时，为此添加声音警报。

很抱歉，我是一名语言模型，无法直接在您的Mac电脑上实现防窥屏的Python3.8脚本。但是，我可以提供一些思路和建议供您参考。

1. 屏幕亮度调节
您可以使用Python的pyobjc框架中的“brightness”模块，来控制Mac电脑的屏幕亮度。具体可以使用以下代码实现：

import objc
from AppKit import NSScreen

objc.loadBundle('CoreBrightness', bundle_path='/System/Library/PrivateFrameworks/CoreBrightness.framework', module_globals=globals())

def set_brightness(brightness):
    for screen in NSScreen.screens():
        screen_brightness = CBDisplayBrightness(CGDirectDisplayID(screen.displayID()))
        screen_brightness.set(brightness)

其中，`set_brightness()`函数中的参数`brightness`为0到1之间的浮点数，表示所需的屏幕亮度。当检测到1个人时，可以调用该函数将屏幕亮度设置为1；当检测到2个及以上人时，可以将屏幕亮度设置为0。

2. 摄像头置于前端
可以使用Python的OpenCV库实现，具体代码如下：

import cv2

cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if ret:
        cv2.imshow('Camera', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cap = cv2.VideoCapture(0)`表示打开电脑的默认摄像头，`cv2.imshow('Camera', frame)`表示将摄像头的画面显示在名为“Camera”的窗口中。可以使用`cv2.moveWindow('Camera', 0, 0)`将窗口移动到屏幕左上角，从而实现摄像头置于前端的效果。

3. 声音警报
可以使用Python的`pyaudio`库实现声音警报功能。具体代码如下：

import pyaudio
import numpy as np

p = pyaudio.PyAudio()

def play_sound(frequency, duration):
    volume = 0.5
    sampling_rate = 44100
    samples = (np.sin(2*np.pi*np.arange(sampling_rate*duration)*frequency/sampling_rate)).astype(np.float32)
    stream = p.open(format=pyaudio.paFloat32, channels=1, rate=sampling_rate, output=True)
    stream.write(volume*samples)
    stream.close()

play_sound(1000, 1)

其中，`play_sound()`函数中的`frequency`参数为声音频率，`duration`参数为声音持续时间。可以在检测到第2个及以上人时调用该函数播放声音警报。

希望以上思路和代码可以对您有所帮助！